## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034

## Sistem Deteksi Anomali Pada Transformator Menggunakan Dissolved Gas Analysis Dengan Metode K-Nearest Neighbour
Andre Kurniawan * , Hindriyanto Dwi Purnomo
Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 672019169@student.uksw.edu, 2 hindriyanto@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 672019169@student.uksw.edu
Abstrak− Transformator merupakan bagian terpenting dalam sistem tenaga listrik, maka dari itu perlu dilakukan pemeliharaan untuk mencegah munculnya anomali-anomali pada Transformator. Dissolved Gas Analisys (DGA) adalah salah satu metode untuk mendeteksi anomali pada trafo, DGA digunakan untuk menguji kondisi minyak isolasi pada Transformator dengan cara mengambil sampel minyak isolasi. Apabila terjadi kejadian anomali pada trafo, maka konsentrasi gas yang dihasilkan akan berbeda-beda tergantung pada jenis kejadian anomali pada trafo tersebut. Masalah utama yang mendasari penelitian ini yaitu ketidakmampuan sistem deteksi anomali yang telah ada sebelumnya untuk memberikan tingkat akurasi yang optimal, metode tradisional atau pendekatan yang digunakan juga menghadapi kendala dalam menginterpretasikan data kompleks dari analisis gas  terlarut.  Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah  dapat  merancang  sistem  deteksi  anomali  pada  Transformator menggunakan DGA serta melihat tingkat akurasi dari metode metode DGA yang ada menggunakan KNN. Pada penelitian ini, sistem  deteksi  anomali  pada  transformator  dan  didapatkan  hasil  tingkat  akurasi  tertinggi  94%  metode  key  gas  dan  tingkat akurasi terendah 79%  metode  Doernenburg  Ratio. Simpulan dari penelitian  ini adalah  mampu  membuat  sistem  yang dapat mempermudah  dalam  menganalisa  anomali  pada  Transformator,  serta  dapat  dijadikan  metode  alternatif  untuk  menentukan kondisi pada Transformator.
Kata Kunci: Transformator; Dissolved Gas Analysis (DGA); Minyak Trafo; Klasifikasi; K-Nearest Neighbour (KNN)
Abstract− The transformer is the most important part of the electric power system, therefore maintenance needs to be carried out  to  prevent  the  emergence  of  anomalies  in  the  transformer.  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA)  is  a  method  for  detecting anomalies in transformers. DGA  is used to test the  condition  of the  insulating oil in transformers by taking samples of the insulating oil. If an anomalous event occurs in a transformer, the resulting gas concentration will vary depending on the type of  anomalous  event  in  the  transformer.  The  main  problem  underlying  this  research  is  the  inability  of  previously  existing anomaly detection systems to provide an optimal level of accuracy, traditional methods or approaches used also face obstacles in interpreting complex data from dissolved gas analysis. The aim of the research carried out is to be able to design an anomaly detection system on Transformers using DGA and to see the level of accuracy of the existing DGA method using KNN. In this research, the anomaly detection system on the transformer resulted in the highest level of accuracy being 94% using the key gas method and the lowest level of accuracy being 79% using the Doernenburg Ratio method. The conclusion of this research is that it is able to create a system that can make it easier to analyze anomalies in transformers, and can be used as an alternative method for determining the condition of transformers.
Keywords : Transformer; Dissolved Gas Analysis (DGA); Transformer Oil; Classification; K-Nearest Neighbour (KNN)

## 1. PENDAHULUAN
Listrik merupakan elemen yang sangat penting dalam menunjang kebutuhan pokok masyarakat. Dengan semakin pentingnya peranan tenaga listrik dalam kehidupan sehari-hari, maka kelanjutan penyediaan tenaga listrik juga  menjadi  tuntutan  yang  semakin  besar  dari  konsumen  tenaga  listrik  [1].  Penyaluran  tenaga  listrik  untuk mengubah listrik tegangan tinggi ke tegangan rendah memerlukan Transformator, maka dari itu perlu dilakukan pemeliharaan  untuk  mencegah  munculnya  anomali-anomali  pada  Transformator  [2].  Semakin  sering Transformator  beroperasi  maka  akan  terjadi  kemunduran  kualitas  pada  minyak  tranformator  (deterioration) dikarenakan  adanya,  pemanasan  (thermal  stress),  tegangan  berlebih,  Arching,  dekomposisi  pada  isolator, dekomposisi  thermal  partial  discharge,  corona,  low  temperatur  thermal,  thermal  fault  [3].  Dengan  tingkat pembebanan  yang  berbeda  dapat  menyebabkan  timbulnya  gas-gas  terlarut  yang  berada  dalam  minyak transformator.  Sebagian  gas-gas  yang  timbul  mempunyai  sifat  mudah  terbakar  (combustible).  Apabila  gas-gas tersebut melebihi batas daya larut pada minyak transformator maka akan menimbulkan anomali pada transformator yang sedang beroperasi [4].
Dissolved Gas Analisys (DGA) adalah salah satu metode untuk mendeteksi anomali pada trafo, metode ini menganalisis  jumlah kandungan-kandungan gas  yang terlarut dalam  minyak  transformator yang umumnya gas- gas ini tidak dapat dideteksi dengan karakteristik minyak [5]. Apabila terjadi anomali pada trafo, maka gas terlarut yang dihasilkan menjadi berbeda-beda tergantung jenis anomali yang ada pada trafo. Untuk menentukan kondisi serta  keadaan  pada  trafo  perlu  digunakan  gas  terlarut  yang  dihasilkan  oleh  trafo,  gas  yang  digunakan  adalah hidrogen (H 2 ), karbon  monoksida(CO),  metana (CH 4 ), etana (C 2 H 6 ), etilen (C 2 H 4 ), karbon dioksida (CO 2 ), dan asetilen (C 2 H 2 ). Dalam DGA terdapat bermacam metode yang dapat digunakan seperti metode Key Gass, Metode TDCG, Roger’s Ratio, Doernenburg Ratio dan Duval’s Triangle  yang masing-masing metode memiliki batasan dan kondisi yang berbeda-beda [6].
Hasil penelitian yang berjudul analisis kegagalan trafo berdasarkan hasil pengujian dissolved gas analysis pada trafo I 50 mva 150/20kv gi pier dengan menggunakan empat metode Rasio Rogers, Key Gas, Segitiga Duval dan Rasio Doernenburg. Analisis anomali pada Trafo 1 di GI Pier menggunakan data hasil pengujian analisis gas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
terlarut dalam kurun waktu 2012 sampai 2018. Dari keempat metode tersebut diperoleh bahwa  jenis kegagalan yang terjadi pada Trafo 1 GI Pier yaitu panas berlebih (overheating) didalam trafo yang disebabkan oleh isolasi kertas  yang  terkarbonisasi  [7].  Metode-metode  DGA  yang  digunakan  untuk  menganalisa  masih  menggunakan perhitungan  manual  sehingga  akan  memerlukan  banyak  waktu,  dalam  perhitungan  manual  kesalahan  seperti human  error  juga  berkemungkinan  akan  terjadi.  Tidak  ada  informasi  tentang  efektivitas  atau  akurasi  metode analisis  yang  digunakan.  Diperlukan  evaluasi  mendalam  terhadap  efektivitas  setiap  metode  analisis  yang digunakan  untuk  memastikan  keandalan  dan  ketepatan  hasil.  Penelitian  yang  berjudul  analisis  dissolved  gas analysis dan klasifikasi tipe fault pada minyak trafo dengan metode naive bayes classifier pada transformator daya 150 kv, menggunakan metode Naive Bayes Classifier untuk klasifikasi tipe fault pada minyak trafo berdasarkan hasil DGA. Penggunaan metode klasifikasi Naive Bayes dapat memberikan gambaran yang jelas tentang kondisi minyak trafo berdasarkan gas terlarut. Data hasil uji perhitungan presisi dan akurasi cukup baik dengan nilai presisi 50,00% dan akurasi 75,00%. Sedangkan untuk recall kurang baik yaitu 32,50% [8]. Recall yang rendah 32,50% menunjukkan  bahwa  model  mungkin  tidak  dapat  dengan  efektif  mengidentifikasi  kondisi  trafo  yang  buruk, kurangnya data training dan testing juga menjadi faktor yang membuat nilai recall rendah. Analisa menggunakan metode  klasifikasi  Naïve  Bayes    yang  berbeda  dengan  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode  KNN.  Hasil Penelitian  yang  berjudul  Expert  system  for  predictive  maintenance  transformator  using  J48  algorithm  dengan menggunakan decision tree untuk membuat algoritma J48. Data yang digunakan sebanyak 113 data dengan metode DGA  yang  digunakan  adalah  TDCG  menghasilkan  decision  tree  yang  diperoleh  kemudian  diuji  dengan menggunakan 20 data uji, hasilnya diperoleh nilai 100% untuk akurasi, spesifisitas, dan sensitivitas [9]. Perbedaan penelitian ini adalah metode DGA yang digunakan tidak hanya TDCG saja tetapi  lima metode DGA yang akan menjadi semakin  luas dalam pemilihan  metode yang akan digunakan, sistem  ini  merancang  lima  metode DGA dengan metode klasifikasi KNN dengan mengaktifkan package sklearn. Data yang digunakan juga ditambah untuk mengetahui  seberapa  akura  model  yang  dibangun  menggunakan  KNN.  Penelitian  yang  berjudul  Diagnosis  of Power  Transformer  Oil  Using  KNN  and  Naïve  Bayes  Classifiers  menggunakan  metode  dua  metode  machine learning naïve bayes dan knn, dimana dua metode tersebut dibandingkan untuk menentukan mana metode yang memiliki  akurasi  tertinggi  dalam  mengklasifikasi  metode  DGA.  Roger’s  ratio,  doernenburg  ratio,  dan  duval’s triangle dengan 155 sampel data digunakan untuk menentukan kedua metode klasifikasi. Metode KNN memiliki akurasi tertinggi dengan nilai 92% dibanding  naïve bayes [10]. Perbedaan pada penelitian ini adalah fokus dari analisa dimana pada penelitian ini berfokus untuk mendeteksi anomali pada trafo sesuai kondisi dan batasannya dimana pada penelitian sebelumnya hanya berfokus pada akurasi dari kedua metode klasifikasi. Penelitian yang berjudul  penentuan  kondisi  transformator  berdasarkan  kandungan  gas  terlarut  menggunakan  metode  segitiga duval, Penelitian ini memperkenalkan interpretasi hasil pengujian DGA dengan menggunakan pendekatan Fuzzy Logic berdasarkan metode Segitiga Duval. Validasi program dibuat dengan berbagai skenario anomali yang ada pada segitiga duval dan mampu menganalisa anomali dari 17 skenario yang telah uji. Sebanyak delapan data trafo digunakan  dalam  implementasi  pengujian  program  fuzzy  logic.  Berdasarkan  hasil  validasi  dan  implementasi program,  program  Fuzzy  Logic  yang  disusun  mampu  mengidentifikasi  dengan  sangat  akurat,  hasil  uji  analisis kandungan gas terlarut dari berbagai kondisi transformator [11]. Perbedaan penelitian ini memiliki data yang lebih banyak yang akan meningkatkan kinerja model dan membuatnya lebih baik dalam mengklasifikasikan data baru, dengan  melibatkan  lebih  banyak  variasi  dan  kejadian  dalam  data,  model  akan  menjadi  lebih  akurat  dalam melakukan prediksi.
Penelitian  ini  merancang  sistem  deteksi  anomali  pada  transformator  menggunakan  DGA  yang  dapat memberikan  deteksi  dini  terhadap  potensi  masalah  pada  transformator  agar  memudahkan  dalam  menganalisa anomali  pada  Transformator  serta  melihat  hasil  akurasi  yang  dihasilkan  menggunakan  metode  klasifikasi. Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui [12]. Salah  satu  metode  klasifikasi  adalah  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Algoritma  KNN  adalah  metode  untuk melakukan  klasifikasi  objek  baru  berdasarkan  data  training  yang  memiliki  jarak  terdekat  (Nearest  Neighbor) dengan objek tersebut [13].
Masalah utama yang mendasari penelitian ini yaitu ketidakmampuan sistem deteksi anomali yang telah ada sebelumnya untuk memberikan tingkat akurasi yang optimal. Metode tradisional atau pendekatan yang digunakan juga menghadapi kendala dalam menginterpretasikan data kompleks dari analisis gas terlarut dalam minyak isolasi transformator. Setiap jenis anomali menghasilkan pola gas yang berbeda dalam minyak isolasi, oleh karena itu, penelitian  ini  mencoba  mengidentifikasi dan  mengklasifikasikan pola tersebut dengan  lebih  baik  menggunakan metode  KNN.  Tanpa  metode  deteksi  dini,  pemeliharaan  transformator  dapat  menjadi  tidak  efisien  dan  mahal, pemeliharaan  rutin  tanpa  dasar  yang  jelas  dapat  mengakibatkan  penggunaan  sumber  daya  yang  tidak  efisien. Penelitian  ini  memberikan  landasan  untuk  pemeliharaan  yang  lebih  terarah  dan  efektif  melalui  sistem  deteksi anomali. Sistem ini dapat membantu dalam meningkatkan efisiensi pemeliharaan transformator dalam mengurangi downtime  yang tidak terduga. Dengan  mendeteksi anomali  lebih awal, operator dapat merencanakan perbaikan atau  penggantian  bagian  yang  diperlukan,  sehingga  mengurangi  biaya  perawatan  dan  potensi  kerugian  akibat kerusakan  Transformator.  Penelitian  ini  membahas  penggunaan  metode  DGA  dan  menguji  beberapa  metode seperti  TDCG,  Key  Gas,  Roger’s  Ratio,  Doernenburg  Ratio,  dan  Duval’s  Triangle.  Tujuannya  adalah  untuk mengidentifikasi metode yang paling akurat dan efektif dalam mendeteksi anomali pada transformator. Dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
mengevaluasi dan membandingkan metode, penelitian ini memberikan peran penting untuk pengembangan teknik deteksi anomali yang lebih akurat dan efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian dilakukan melalui beberapa tahap penelitian seperti pada gambar 1, yaitu identifikasi masalah, analisa kebutuhan sistem, perancangan sistem, implementasi sistem, testing, penyimpulan sistem.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Tahap  penelitian  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  Tahap  pertama  mengidentifikasi  dan  merumuskan masalah  terhadap  permasalahan  yang  ada  terkait  dengan  proses  perancangan  Sistem  Deteksi  kegagalan  pada Transformator menggunakan Dissolved Gas Analysis (DGA) dengan Metode KNN sehingga dapat menghasilkan solusi berupa Sistem. Tahap kedua menyusun analisis kebutuhan sistem, dengan cara melakukan literature review, dan melakukan pengambilan data dari PT PLN Unit Pelaksana Transmisi (UPT) Salatiga dengan total data 448 data uji DGA dari 90 trafo tahun 2017-2022. Tahap ketiga melakukan perancangan Sistem Deteksi kegagalan pada Transformator berdasar hasil analisis kebutuhan sistem. Tahap keempat melakukan implementasi sesuai dengan apa yang telah dirancang. Seperti melakukan implementasi upload dataset, membuat rule base serta hasil analisis KNN. Tahap kelima melakukan pengujian terhadap Sistem yang telah dibangun untuk memastikan bahwa Sistem dapat  berjalan  baik  dan  sesuai  dengan  batasan  dan  metode  yang  ada.  Tahap  terakhir  yang  dilakukan  adalah menyusun laporan dari hasil rancangan yang telah dilakukan.

## 2.2 Metode Pengolahan Data
Dalam Penelitian ini terdapat lima Metode DGA yang akan digunakan yaitu Metode  Key Gass, TDCG, Roger’s Ratio, Doernenburg Ratio dan Duval’s Triangle.

## 2.2.1 Metode TDCG
Metode TDCG menjumlahkan gas gas yang mudah terbakar antara lain adalah H2, CH4, C2H6, C2H4, C2H2 dan CO,  dan  memasukkan  total  konsentrasi  gas  sesuai  kondisi  sehingga  anomali  dapat  diketahui.  Terdapat  empat kondisi dari konsentrasi gas yang dapat menentukan anomali pada metode TDCG, dapat diliat pada tabel 1 [14].
Tabel 1. Batasan dan kondisi metode TDCG
Kondisi Konsentrasi Gas Anomali 1 < = 720 Indikasi bahwa operasi transformator normal 2 721 - 1920 Indikasi komposisi gas mulai tinggi, ada kemungkinan timbul kegagalan. 3 1921 - 4630 Indikasikan  dekomposisi  tingkat  tinggi  dari  isolasi.  Kegagalan  mungkin  sudah terjadi. 4 > 4630 Indikasikan pemburukan yang sangat tinggi dan adanya dekomposisi / kerusakan pada isolator sudah meluas. Akan segera terjadi kerusakan transformator.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034

## 2.2.2 Metode Key Gass
Key  gass  digunakan  untuk  menentukan  jenis  anomali  yang  terjadi,  berdasarkan  jenis  gas  yang  lebih  dominan terbentuk pada berbagai temperatur. Dalam Metode ini hanya dua gas yang akan  digunakan untuk menentukan anomali  yaitu CO dan CO 2 . Tabel 2 menjelaskan metode key gas memiliki dua kondisi yaitu jika CO 2 /CO kurang dari tiga makan anomali yang didapat adalah Thermal in Paper >200C, dan jika CO 2 /CO lebih besar dari 10 makan anomali yang didapat adalah Thermal in paper <150C. [15].
Tabel 2. Batasan dan kondisi metode key gass
Kondisi CO 2 /CO Anomali 0 <3 Thermal in Paper >200C 1 >10 Thermal in paper <150C

## 2.2.3 Metode Roger’s Ratio
Pada Metode Roger’s Ratio terdapat tiga rasio dengan masing masing rasio terdapat dua gas terlarut berbeda yang nantinya akan dimasukkan kedalam rule base dengan output batasan anomali pada trafo dengan enam batasan, dan setiap ratio pada metode ini harus memenuhi syarat batasan yang dapat diliat pada tabel 3. Pada kondisi nol jika R2 kurang dari 0.01 dan R1 kurang dari satu dan R3 kurang dari satu maka anomali pada trafo tersebut adalah normal, dan jika R2 kurang dari sama dengan satu dan R1 0.1 sampai kurang dari 0.5 dan R3 lebih besar sama dengan satu maka akan masuk ke kondisi satu dengan anomali Discharge of Low Energy.  [16].
Tabel 3. Batasan dan kondisi metode roger’s ratio

## 2.2.4 Metode Doernenburg Ratio
Pada  Metode  Doernenburg  Ratio  terdapat  empat  rasio  dengan  masing  masing  rasio  terdapat  dua  gas  terlarut berbeda. Metode ini sama dengan metode Roger’s Ratio hanya saja memiliki satu rasio tambahan dan memiliki syarat yang sama. Trafo akan masuk ke kondisi nol jika R1 lebih besar dari 0.1 dan R2 kurang dari 0.75 dan R3 kurang dari 0.3 dan R4 lebih besar dari 0.4 dengan anomali Dekomposisi Thermal. Batasan pada metode ini dapat dilihat pada tabel 4 [17].
Tabel 4. Batasan dan kondisi metode doernenburg ratio
Kondisi R1 CH 4 / H 2 R2 C 2 H 2 / C 2 H 4 R3 C 2 H 2 / CH 4 R4 C 2 H 6 / C 2 H 2 Anomali 0 >0.1 <0.75 <0.3 >0.4 Dekomposisi Thermal 1 >0.1 <0.3 >0.4 Corona (Low PD) 2 <1 >0.75 >0.3 <0.4 Arcing (High PD)

## 2.2.5 Metode Duval’s Triangle
Metode ini digunakan dengan cara mengubah konsentrasi gas menjadi bentuk presentase kemudian memasukkan nilai konsentrasi gas dan sesuaikan dengan batasan pada segitiga. Gambarkan garis pada Duval’s Triangle untuk ketiga  gas  tersebut  sesuai  nilai  presentase  tadi.  Daerah  pertemuan  dari  ketiga  gas  tersebut  menunjukan  kondisi yang terjadi pada transformator sesuai dengan keterangan  yang dijelaskan. Gambar 2 menjelaskan anomali dan batasa pada metode Duval’s Triangle  [18].
Kondisi R2 C 2 H 2 /  C 2 H 4 R1 CH 4 /  H 2 R3 C 2 H 4 /  C 2 H 6 Anomali 0 <0.01 <1.0 <1 Normal 1 ≥1.0 0.1 sampai < 0,5 ≥1.0 Discharge of Low Energy 2 0.6 sampai <3 0.1 sampai 1.0 ≥2.0 Discharge of High Energy 3 <0.01 ≥1.0 <1.0 Thermal Fault, Low Temp <300 o C 4 <0.1 ≥1.0 1.0 sampai <4.0  Thermal Fault, High Temp <700 o C 5 <0.2 ≥1.0 ≥4.0 Thermal Fault, High Temp <700 o C

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
Keterangan: PD = Partial discharge D1 = Discharge of low energy D2 = Discharge of high energy T1 = Thermal fault, t < 300 o C T2 = Thermal fault, 300 o C < t < 700 o C T3 = Thermal fault, t < 700 o C

## 2.2.6 Confussion Matrix
Confussion Matrix digunakan untuk evaluasi kinerja model dalam machine learning dan statistik, terutama dalam klasifikasi. Setiap baris dari matrix merepresentasikan kelas aktual dari data, dan setiap kolom merepresentasikan kelas  prediksi  dari  data  (atau  sebaliknya).  True  Positive  (TP)  berarti  seberapa  banyak  data  aktual  positif  yang benar-benar diklasifikasikan dengan benar oleh model, True Negative (TN) berarti seberapa banyak data aktual negatif yang benar-benar diklasifikasikan dengan benar oleh model, False Positive (FP) berarti seberapa banyak data  aktual  negatif  yang  tidak  tepat  diklasifikasikan  sebagai  positif  oleh  model,  False  Negative  (FN)  berarti seberapa  banyak  data  aktual  positif  yang  tidak  tepat  diklasifikasikan  sebagai  negatif  oleh  model.  Dengan menggunakan empat metrik tersebut, kita dapat menghitung berbagai ukuran evaluasi seperti accuracy, precision, recall, dan f1-score [19].

## 2.2.6 K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbors (KNN) adalah sebuah metode dalam machine learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Metode ini bekerja dengan cara menemukan k-nearest neighbors (tetangga terdekat) dari suatu data point berdasarkan ukuran jarak tertentu (misalnya, jarak Euclidean) di antara data points tersebut. Scikit-learn (sklearn) digunakan untuk menyediakan kelas KNeighborsClassifier yang dapat digunakan untuk implementasi K-Nearest Neighbors  (KNN)  untuk  masalah  klasifikasi  dengan  cara  mengimport  algoritma  KNeighborsClassifier  dari package sklearn.
D x i y = √∑ (x i n i=1 −  y i ) 2 (1)
Keterangan: D = jarak kedekatan x = data training y = data testing n = jumlah atribut individu antara 1 s.d n i = atribut individu antara 1 s.d n [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Flowchart Analisis Data
Pada tahap awal flowchart dibuat untuk sistem deteksi anomali pada transformator menggunakan Dissolved Gas Analysis (DGA) dengan  metode K-Nearest Neighbor (KNN)  Flowchart  Membantu visualisasi dan  pemahaman secara grafis mengenai alur proses deteksi anomali pada transformator, serta membantu pembuat keputusan dan pengguna untuk dengan cepat memahami langkah-langkah yang terlibat dalam sistem.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
Gambar 3 menjelaskan Proses Analisis Data yang digunakan dalam pembuatan sistem deteksi anomali pada transformator  dimulai  dari  Import  Library  (pandas  dan  nump),  kemudian  melakukan  upload  dataset  yang  telah didapat dari PT PLN Salatiga dengan total 448 data yang diambil dari tahun 2017-2022.
Gambar 4. Import library & upload dataset
Gambar 4 merupakan output dari dataset yang telah di upload dengan menampilkan tujuh gas yang berbeda yang nantinya akan digunakan dalam mendeteksi anomali pada trafo sesuai batasan dari masing masing metode. Setelah  dataset  berhasil  di  upload,  selanjutnya  melakukan  Filtering  Attribut  sesuai  dengan  metode  DGA  yang digunakan dengan batasan dari  masing  masing DGA, terdapat tujuh atribut dalam dataset yang didapat  dari PT PLN Salatiga yaitu H2, CH 4 , CO, CO 2 , C 2 H 4 , C 2 H 6 , dan C 2 H 2 . Pada metode Roger’s Ratio attribut yang digunakan yaitu H 2 , CH 4 , C 2 H 4 , C 2 H 6 dan C 2 H 2 yang artinya CO dan CO 2 tidak digunakan, maka harus dilakukan  filtering untuk dapat membuat sistem yang akurat dan meminimalisir kesalahan yang terjadi pada sistem.

## Gambar 5. Filtering Attribute
Gambar 5 merupakan output filtering attribute dari metode Roger’s Ratio. Jika tidak ada attribut yang harus di  filter  maka akan  langsung  masuk ke pendefinisian  rule  base dari  metode DGA.  Attribut yang sudah di  filter kemudian diubah menjadi array untuk memilih baris dan kolom pada dataframe sesuai dengan nama index baris atau kolom, kemudian didefiniskan rulenya berdasarkan batasan pada metode DGA. Rule base didefinisikan untuk dapat menentukan kondisi-kondisi pada Trafo sesuai dengan batasan yang telah ditentukan. Berikut ini Rule Base masing masing metode DGA :
Tabel 5. Define the rule base Metode DGA Rule Base Metode TDCG H 2 + CH 4 +CO+ C 2 H 4 + C 2 H 6 + C 2 H 2 Metode Key Gass CO 2 /CO Metode Roger’s Ratio R2 = C 2 H 2 / C 2 H 4 R1 = CH 4 / H 2 R3 = C 2 H 4 / C 2 H 6
Metode Doernenburg Ratio
R1 = CH 4 / H 2 R2 = C 2 H 2 / C 2 H 4 R3 = C 2 H 4 / C 2 H 6 R4 = C 2 H 6 / C 2 H 2
Metode Duval’s Triangle pCH 4 = CH 4 / (CH 4 + C 2 H 4 + C 2 H 2 ) * 100 pC 2 H 4 = C 2 H 4 / (CH 4 + C 2 H 4 + C 2 H 2 ) * 100 pC 2 H 2 = C 2 H 2 / (CH 4 + C 2 H 4 + C 2 H 2 ) * 100
Tabel  5  menjelaskan  rule  base  atau algoritma  yang terdapat  pada metode metode pada DGA.  Rule  base dibuat berdasarkan pada tabel 1 sampai 4 dan gambar 2. Dimana pada tabel 1 Metode TDCG menjumlahkan enam gas yang berbeda yaitu H 2 + CH 4 +CO+ C 2 H 4 + C 2 H 6 + C 2 H 2 , dan tabel 2 menjelaskan dua gas yang paling dominan yaitu CO 2 dan CO dengan rumus dibagikan, pada tabel 3 metode Roger’s Ratio membuat tiga rasio berbeda dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
R2 = C 2 H 2 /C 2 H 4 , R1 = CH 4 /H 2 , dan R 3 = C 2 H 4 /C 2 H 6 yang nantinya akan dibandingkan dari ketiga rasio tersebut sesuai kondisinya, tabel 4 yaitu metode Doernenburg Ratio memiliki algoritma yang sama seperti Roger’s Ratio hanya saja menggunakan empat rasio yaitu R1 = CH 4 / H 2 , R2 = C 2 H 2 / C 2 H 4 , R3 = C 2 H 4 / C 2 H 6 , dan R4 = C 2 H 6 / C 2 H 2 ,  dan  gambar  2  dimana  metode  Duval’s  Triangle  memiliki  algoritma  yang  berbeda  dari  yang  lain  dimana metode ini  mengubah data gas yang ada  menjadi  bentuk persen sesuai dengan  batasan  yang ada dan semua  itu nantinya  akan  dibandingkan  dan  disesuaikan  dengan  rule  base  yang  telah  dibuat  sehingga  dapat  menentukan kondisi  dari  masing  masing  trafo  sehingga  dapat  menentukan  anomali  apa  yang  terjadi  pada  trafo  tersebut. Berdasarkan  rule  base  yang  telah  dibuat  selanjutnya  melakukan  pelabelan  sesuai  kondisi  dari  masing  masing batasan pada  metode DGA. Hasil yang didapat dari rule  base dimasukkan kedalam algoritma yang telah dibuat menggunakan  fungsi  loop  for  if  dengan  memasukkan  kondisi  dari  masing  masing  metode  sesuai  dengan batasannya. Indikasi anomali dari masing-masing metode DGA didapat dan kemudian di export untuk selanjutnya dilakukan  analisis  dengan  metode  Machine  Learning  Supervised  yaitu  KNN.  Langkah  pertama  menentukan variabel dependen dan Independen, variabel independen yang digunakan adalah semua kolom kecuali “kondisi” dan “anomali” sedangkan variabel dependen yang digunakan adalah “anomali”. Kemudian mengaktifkan package model selection dari Sklearn, selanjutnya membagi data training dan data testing. Pada pembagian data training dan testing dilakukan pembagian 80:20 yang artinya data training 80% dan testing 20% dengan random_state=69 dengan sample yang dipilih secara acak sebanyak 20%. mengubah skala data dan mengubah nilai nan ke num serta mengaktifkan package KNeighbors Classifier dari Sklearn dan fungsi KNN dengan n=5. Kemudian menentukan hasil prediksi dari x_test serta probabilitas dari prediksi dan untuk mengecek keakuratan model yang telah dibuat menggunakan confussion matrix.

## 3.2 Implementasi Pengujian Program
Hasil dari rule base dan kondisi yang telah dibuat berdasarkan  lima metode DGA, menghasilkan output anomali dari 448 trafo sesuai dengan kondisi yang telah dibuat menggunakan fungsi loop dengan anomali sesuai pada tabel 1  sampai  4  dan  gambar  2.  Berikut  hasil  output  dari  masing  masing  metode  TDCG,  Key  gass,  Roger’s  Ratio, Doernenburg Ratio, dan Duval’s Triangle.
a. Metode TDCG
Gambar 6. Output metode TDCG
Gambar  6  menunjukkan  output  dari  metode  TDCG  dimana  trafo  pertama  dengan  gas-gas  yang  ada mendapatkan nilai TDCG sebesar 5739, dimana jika dilihat pada tabel 1 konsentrasi gas lebih dari 4630 yang masuk  pada  kondisi  empat  yaitu  indikasikan  pemburukan  yang  sangat  tinggi  dan  adanya  dekomposisi  / kerusakan  pada  isolator  sudah  meluas.  Akan  segera  terjadi  kerusakan  transformator.  448  data  dapat diidentifikasi anomalinya menggunakan metode TDCG.
b. Metode Key Gass
Gambar 7. Output metode key gass
Metode  key  gass hanya  menggunakan dua konsentrasi gas  yaitu CO 2 dan CO. Gambar  7 merupakan  output dari metode key gass dengan rule base CO 2 /CO dengan trafo pertama yaitu 5166/479 menghasilkan 10,79 dan jika pada tabel 2 masuk kedalam kondisi 1 karena >10 dengan anomali Thermal in Paper <150 0 C. pada Tabel

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
2 hanya ada dua kondisi yaitu hasil <3 adalah Thermal in Paper <150 0 C dan hasil >10 adalah Thermal in Paper >200 0 C selain itu akan masuk ke kondisi normal dimana trafo tidak mengalami anomali. c. Metode Roger’s Ratio
Gambar 8. Output metode roger’s ratio
Metode  roger’s  ratio  membagi  data  menjadi  tiga  rasio  dimana  R2  =  C 2 H 2 /C 2 H 4 ,  R1  =  CH 4 /H 2 dan  R3  = C 2 H 4 /C 2 H 6 . Gambar  8  memberikan  hasil dimana  pada trafo pertama  masuk pada kondisi 3 dengan anomali thermal fault, low temp <300 o C sesuai dengan batasan pada tabel 3.
d. Metode Doernenburg Ratio
Gambar 9. Output metode doernenburg ratio
Gambar 9 menjelaskan hasil dari metode doernenburg ratio, dimana empat rasio R1 = CH 4 / H 2 , R2 = C 2 H 2 / C 2 H 4 ,R3 = C 2 H 4 / C 2 H 6 ,R4 = C 2 H 6 / C 2 H 2 dibandingkan  untuk menentukan kondisi anomali pada trafo. Trafo pertama sampai ketiga masuk pada kondisi nol yaitu dekomposisi thermal, sedangkan trafo keempat dan lima masuk ke kondisi tiga dengan anomali normal.
e. Metode Duval’s Triangle
Gambar 10. Output Metode Duval’s Triangle
Gambar 10 merupakan hasil dari metode duval’s triangle dengan mengubah konsentrasi gas kedalam bentuk persen dan trafo pertama masuk pada kondisi 3 yaitu T1, thermal fault <300 o C.

## 3.2 Hasil klasifikasi menggunakan KNN
Berdasarkan hasil sistem yang telah diuji dan di cek akurasi dari masing masing metode DGA dengan dataset yang diambil  dari  PT  PLN  Unit  Pelaksana  Transmisi  (UPT)  Salatiga  dengan  total  data  448  menggunakan  algoritma machine learning KNN, maka didapatkan hasil sebagai berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
Tabel 6. Hasil accuracy, precision, recall, f1-score
Metode DGA Accuracy Precision Recall F1-Score TDCG 86% 86% 86% 86% Key Gass 94% 96% 89% 92% Roger’s Ratio 83% 66% 66% 66% Doernenburg Ratio 79% 86% 85% 86% Duval’s Triangle 89% 76% 75% 75%
Berdasarkan Tabel 6 berikut hasil analisa dari masing-masing metode : a. Metode TDCG
Metode TDCG memiliki akurasi, presisi,  recall, dan F1-score sebesar 86%. Ini menunjukkan bahwa metode ini memiliki keseimbangan yang baik antara kemampuan mengklasifikasikan hasil positif dan negatif.
b. Key Gass
Metode key gas memiliki akurasi yang lebih tinggi 94% dibandingkan dengan metode TDCG. Ini menunjukkan bahwa metode ini lebih akurat dalam mengklasifikasikan sampel. Presisi dan  F1-score yang tinggi 96% dan 92% menunjukkan bahwa metode ini memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan hasil positif. Namun, recall yang lebih rendah 89% mengindikasikan bahwa metode ini masih melewatkan beberapa hasil positif.
c. Roger’s Ratio
Metode Roger’s Ratio memiliki akurasi 83%, yang lebih rendah dari metode key gas. Presisi, recall, dan F1- score semuanya  mendapatkan skor 66%, yang  menunjukkan  bahwa  metode ini  memiliki kinerja  yang  lebih rendah dalam mengklasifikasikan hasil positif dan negatif.
d. Doernenburg Ratio
Metode Doernenburg Ratio memiliki akurasi 79%, yang lebih rendah dari beberapa metode lainnya. Namun, presisi  86%  dan  F1-score  86%  menunjukkan  bahwa  metode  ini  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam mengklasifikasikan hasil positif. Recall 85% yang tinggi mengindikasikan bahwa metode ini dapat mendeteksi sebagian besar hasil positif.
e. Duval’s Triangle
Metode Duval’s Triangle memiliki akurasi 89%, yang lebih tinggi daripada beberapa metode lainnya. Presisi 76% dan F1-score 75% yang lebih rendah menunjukkan bahwa metode ini memiliki kinerja yang lebih rendah dalam  mengklasifikasikan  hasil  positif.  Recall  75%  yang  rendah  menunjukkan  bahwa  metode  ini  dapat melewatkan beberapa hasil positif.

## 4. KESIMPULAN
Sistem deteksi anomali pada transformator berhasil dibuat dengan menggunakan lima metode DGA yang berbeda yaitu  TDCG,  Key  Gass,  Roger’s  Ratio,  Doernenburg  Ratio,  dan  Duval’s  Triangle  dengan  total  448  data  yang didapatkan  dari  PT  PLN  Unit Pelaksana  Transmisi  (UPT)  Salatiga.  Memanfaatkan  metode  klasifikasi  machine learning KNN memudahkan dalam menentukan tingkat akurasi dari suatu model sehingga dapat membandingkan metode mana yang memiliki akurasi tertinggi dan baik digunakan untuk menentukan kondisi anomali pada suatu trafo. Pembagian data training dan testing dilakukan pembagian 80:20 yang artinya data training 80% dan testing 20%  dengan  random_state=69  dengan  sample  yang  dipilih  secara  acak  sebanyak  20%.  Mengaktifkan  package KNeighbors  Classifier  dari  Sklearn  dan  fungsi  KNN  dengan  n=5  serta  menggunakan  confusion  matrix  untuk mengukur kinerja model dengan membandingkan hasil prediksi model dengan nilai sebenarnya dari data uji. Hasil sistem deteksi anomali pada trafo menunjukkan tingkat akurasi dari metode TDCG sebesar 86%, metode key gass sebesar 94%, metode roger ratio sebesar 83%, metode doernenburg ratio sebesar 79% dan duval’s triangle sebesar 89%. Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan bahwa metode key gass memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan nilai 94% dan metode doernenburg ratio memiliki tingkat akurasi terendah dengan nilai 79%. Data yang bersifat rahasia  menjadi  tantangan  dalam  pengambilan  data  untuk  melakukan  analisa  serta  pembuatan  algoritma  dari masing-masing masing metode. Sistem ini dapat membantu dalam menganalisa anomali pada trafo sehingga dapat melakukan  tindakan  pencegahan  agar  terhindar  dari  kerusakan  serta  menambah  durasi  downtime  dari  suatu transformator.

## REFERENCES
[1]  E.  Permata  and  I.  Lestari,  “MAINTENANCE  PREVENTIVE  PADA  TRANSFORMATOR  STEP-DOWN  AV05 DENGAN KAPASITAS 150KV DI PT. KRAKATAU DAYA LISTRIK,” Prosiding Seminar Nasional Pendidikan FKIP Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, vol. 3, no. 1, pp. 485–493, 2020.
[2]  M. Anzar Amrullah, Haripuddin, and Firdaus, “STUDI PEMELIHARAAN TRANSFORMATOR DAYA DI PLN UPT MAKASSAR,” Jurnal MEDIA ELEKTRIK, vol. 20, no. 1, pp. 67–72, 2022, doi: https://doi.org/10.59562/metrik.v20i1.36714.
[3]  N. M. Seniari, F. Citarsa, and A. Ningsih, “Korelasi Antara Sifat Listrik Dengan Sifat Fisika Dan Sifat Kimia Dari Minyak Transformator,” Dielektrika, vol. 8, no. 2, pp. 118–125, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7034
[4]  R.  Anni,  “Analisis  Keadaan  Minyak  Transformator  Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy  Berdasarkan  Kadar  Gas Terlarut,” Jurnal Pendidikan Tambusai, vol. 6, no. 2, pp. 16200–16207, 2022.
[5]  M. Tohari, B. Sukoco, and M. Haddin, “Analisis Kondisi Transformator Daya 20kv/150kv Dengan Metode Uji Dissolved Gas Analysis (DGA) Di PT.PJB PLTU Rembang,” KONFERENSI ILMIAH MAHASISWA UNISSULA (KIMU) 4, pp. 337–344, 2020.
[6]  M. Misto and H. Haryono, “Analisis Gas Terlarut pada Minyak Isolasi sebagai Indikator Kegagalan Transformator Daya dengan Metode Dissolved Gas Analysis,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM), vol. 1, no. 2, pp. 99–112, Dec. 2019, doi: 10.32528/elkom.v1i2.3091.
[7]  A. Yulinda, M. Taqiyyudin A, and B. M. Basuki, “Analisis Kegagalan Trafo Berdasarkan Hasil Pengujian Dissolved Gas Analysis Pada Trafo I 50 Mva 150/20kv Gi Pier,” Science Electro, vol. 10, no. 1, pp. 64–69, 2019.
[8]  S. Ariyani, “Analisis Dissolved Gas Analysis Dan Klasifikasi Tipe Fault Pada Minyak Trafo Dengan Metode Naive Bayes Classifier Pada Transformator Daya 150 kV,” 2019. doi: 10.32528/elkom.v1i1.2181.
[9]  E.  Alimudin,  A.  Sumardiono,  and  N.  B.  Nugraha,  “Expert  System  for  Predictive  Maintenance  Transformer  using  J48 Algorithm,” Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control, vol. 8, no. 1, pp. 445–452, Feb. 2023, doi: 10.22219/kinetik.v8i1.1587.
[10] Y. Benmahamed, Y. Kemari, M. Teguar, and A. Boubakeur, “Diagnosis of Power Transformer Oil Using KNN and Naïve Bayes Classifiers,” 2018, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/327837626
[11] I. M. Sismantara, W. Ariastina, and A. Amrita, “Penentuan Kondisi Transformator Berdasarkan Kandungan Gas Terlarut Menggunakan Metode Segitiga Duval,”
Spektrum, vol. 8, no. 1, p. 107, 2021, doi: 10.24843/SPEKTRUM.2021.v08.i01.p12.
[12] S. Ramadani, N. Z. S. Ayu, N. Nurhayati, F. Azzahra, and A. P. Windarto, “Analisis Data Mining Naive Bayes Klasifikasi Pada Kelayakan Penerima PKH,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 4, no. 1, pp. 374–381, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2725.
[13] W. Wahyono, I. N. P. Trisna, S. L. Sariwening, M. Fajar, and D. Wijayanto, “Perbandingan penghitungan jarak pada k- nearest neighbour dalam klasifikasi data tekstual,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 8, no. 1, pp. 54–58, Jan. 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.54-58.
[14] N. Fithri and J. R. Auliya, “Analisis  Kegagalan  Isolasi Minyak Transformator 27 Mva Pltg 1 Jakabaring Berdasarkan Hasil Uji Dissolved Gas Analysis (DGA),” Jurnal Ilmiah TEKNO, vol. 15, no. 1, pp. 23–33, 2018.
[15] Y.  E.  Feriyanto,  “Analisa  Dissolved  Gas  Analysis  (DGA)  di  minyak  trafo,  Best  Practice  Experience  in  Power  Plant.” Accessed: Oct. 17, 2023. [Online]. Available: www.caesarvery.com
[16] A. Syakur and W. Lazuardi, “Penerapan Metode Interpretasi Rasio Roger, Segitiga Duval, Breakdown Test, dan Water Content  Test  untuk  Diagnosis  Kelayakan  Minyak  Transformator,”  TEKNIK,  vol.  40,  no.  1,  pp.  63–68,  2019,  doi: 10.14710/teknik.v40n1.22056.
[17] MA. Senoussaoui, IS. Bousmaha, MN. Brahami, and M. Brahami, “Comparative study of DGA interpretation methods,” 4th International Conference On Electrical Engineering, p. 354, 2019, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/331578768
[18] S. Shidiq, A. Sujatmiko, and  A. H. Paronda, “Pengujian Dissolved Gas Analysis (DGA) Pada Trafo Tenaga 150/20kv 60mva Di Gardu Induk Tambun,” JREC Journal of Electrical and Electronics, vol. 7, no. 1, pp. 43–52, 2019.
[19] I. Widhi Saputro and B. Wulan Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” Citec Journal, vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[20] F. Istighfarizky, N. A. E. Sanjaya, I. M. Widiartha, L. G. Astuti, I. G. N. A. C. Putra, and I. K. G. Suhartana, “Klasifikasi Jurnal menggunakan Metode KNN dengan Mengimplementasikan Perbandingan Seleksi Fitur,”  Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana, vol. 11, no. 1, pp. 167–176, 2022, [Online]. Available: https://scholar.google.com